研究人员为生成模型中扩散引导的有效性奠定了理论基础。他们的工作表明，当提供精确的得分函数时，引导扩散过程能够持续生成接近目标分布支撑的样本。这种鲁棒性确保了生成样本在结构上是合理的，并适用于下游应用。 AI
影响 为扩散引导提供了理论理解，有可能提高扩散模型中生成样本的可靠性和合理性。
排序理由 阐述扩散引导理论特性的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2605.07220v2 Announce Type: replace Abstract: Diffusion guidance is a powerful technique that enables controllable and high-fidelity sample generation with diffusion models. At a high level, it modifies the score function by incorporating a guidance term that steers the gen…